Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

trnet	0.38 95	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.09 113	0.20 121	0.09 94	0.09 118	0.24 123	0.22 150	0.01 14	1.36 96	1.57 180	0.29 135	0.28 172	1.46 104	0.41 152	1.88 127	1.40 82	0.01 94	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.54 76	0.01 80

MGS-Stereo	0.24 61	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.07 83	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.20 117	0.03 88	0.01 14	4.55 215	0.25 24	0.05 49	0.01 39	0.37 45	0.02 33	0.35 52	0.50 45	0.02 117	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 50	0.01 11	0.00 1	0.01 47	0.03 40	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.09 93	0.01 66	0.13 123	0.07 65	0.06 112	0.02 49	0.80 38	0.51 84	0.07 72	0.06 90	0.65 64	0.05 59	0.76 87	1.75 105	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

test croco	0.13 29	0.06 107	0.00 1	0.01 47	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 65	0.00 1	0.00 1	0.13 90	0.02 70	0.03 80	0.94 54	0.68 125	0.09 81	0.04 80	0.10 21	0.01 21	0.70 81	0.45 41	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1

StereoIM	0.09 16	0.12 154	0.00 1	0.01 47	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.02 49	0.91 52	0.45 64	0.06 64	0.01 39	0.17 32	0.00 1	0.37 54	0.24 27	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 97	0.01 15	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.07 65	0.01 35	0.01 14	0.50 13	0.30 36	0.02 31	0.00 1	0.19 35	0.00 1	0.06 11	0.04 9	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.17 40	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.13 90	0.01 35	0.02 49	1.07 69	0.67 123	0.10 88	0.02 57	0.14 26	0.01 21	0.56 71	0.26 28	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	1.52 122	0.00 1

MIF-Stereo	0.12 28	0.09 139	0.00 1	0.01 47	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.05 106	0.85 44	0.60 104	0.05 49	0.01 39	0.74 69	0.01 21	0.43 59	0.26 28	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	1.16 161	0.02 22	0.00 1	0.03 119	0.18 159	0.05 141	0.24 169	1.07 190	0.61 186	0.85 162	1.43 183	0.50 159	0.37 173	0.06 120	2.95 183	3.75 239	0.57 167	0.35 185	3.54 154	1.78 229	4.62 204	4.79 207	0.02 117	0.04 87	0.00 1	0.00 1	3.51 202	0.00 1

DLNR_Zeroshot_test	21.41 255	75.27 268	0.88 208	99.67 272	0.12 131	0.12 174	98.83 271	1.68 209	0.30 148	2.66 227	1.13 179	2.79 190	0.33 165	21.01 238	96.21 269	100.00 274	22.27 262	20.42 263	19.18 228	1.39 217	7.37 242	5.25 219	0.01 94	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.25 67	0.91 161

CASnet	0.31 82	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.08 88	0.02 72	0.02 93	0.18 109	0.17 140	0.00 1	1.09 71	0.57 95	0.21 116	0.22 150	0.44 51	0.14 98	2.69 159	1.62 93	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.69 87	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	1.17 163	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.05 64	0.11 168	0.01 94	0.66 169	0.37 158	1.90 211	0.39 152	0.69 165	0.33 165	0.04 95	1.48 110	3.72 237	0.27 129	0.24 156	5.83 182	0.62 171	6.22 224	4.61 203	0.24 187	0.08 130	0.15 173	0.00 1	2.35 160	1.13 166

HanStereo	1.17 163	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.05 64	0.11 168	0.01 94	0.66 169	0.37 158	1.90 211	0.39 152	0.69 165	0.33 165	0.04 95	1.48 110	3.72 237	0.27 129	0.24 156	5.83 182	0.62 171	6.22 224	4.61 203	0.24 187	0.08 130	0.15 173	0.00 1	2.35 160	1.13 166

LL-Strereo2	0.17 40	0.08 134	0.00 1	0.01 47	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.12 108	0.00 1	0.00 1	0.15 98	0.00 1	0.07 132	0.73 30	0.42 55	0.01 11	0.01 39	0.40 46	0.03 46	0.70 81	1.80 109	0.00 1	0.02 43	0.12 165	0.00 1	0.02 32	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 87	0.10 143	0.01 119	0.02 97	0.11 125	0.00 1	0.00 1	0.15 130	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.00 1	0.09 145	1.17 79	0.65 118	0.02 31	0.14 116	1.43 100	0.14 98	1.39 115	1.66 96	0.00 1	0.04 87	0.01 123	0.00 1	1.49 120	0.00 1

LoS_RVC	0.56 121	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.11 125	0.01 92	0.00 1	0.07 104	0.46 170	1.21 175	0.06 107	0.33 140	0.19 144	0.08 137	1.77 139	1.72 186	0.28 131	1.04 223	1.79 120	0.29 134	2.78 162	2.63 135	0.04 138	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 101

tt_ll	0.56 121	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.11 125	0.01 92	0.00 1	0.07 104	0.46 170	1.21 175	0.06 107	0.33 140	0.19 144	0.08 137	1.77 139	1.72 186	0.28 131	1.04 223	1.79 120	0.29 134	2.78 162	2.63 135	0.04 138	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 101

CAS	0.31 82	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.02 123	0.07 144	0.07 104	0.39 163	0.45 138	0.10 120	0.18 109	0.14 136	0.11 157	1.44 106	0.94 146	0.24 122	0.35 185	0.40 46	0.18 115	1.41 116	1.72 103	0.01 94	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.07 126

anonymousdsp	0.09 16	0.01 11	0.00 1	0.05 137	0.03 40	0.06 146	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.25 144	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.71 29	0.26 25	0.02 31	0.00 1	0.11 23	0.12 87	0.08 13	0.65 57	0.01 94	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.64 128	0.04 71	0.01 119	0.01 47	0.02 30	0.01 92	0.00 1	2.75 224	0.50 177	0.39 135	0.06 107	0.52 160	0.50 178	0.13 166	1.65 132	1.84 192	0.67 181	0.45 197	1.09 86	0.25 130	3.52 181	2.69 144	0.03 130	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.02 101

CES	0.45 107	0.07 122	0.01 119	0.01 47	0.10 110	0.01 92	0.02 121	0.27 147	0.46 170	0.19 110	0.03 99	0.39 146	0.33 165	0.12 162	1.88 145	1.63 181	0.64 178	0.48 198	0.16 30	0.44 155	2.67 158	2.26 124	0.00 1	0.04 87	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.04 120

CASS	0.97 151	0.04 71	0.04 156	0.05 137	0.05 64	0.01 92	1.34 202	0.13 128	0.26 139	0.49 144	1.46 184	0.38 145	0.28 159	0.01 14	1.47 109	1.26 162	2.91 224	0.42 196	3.52 153	0.10 78	5.60 218	4.01 181	0.00 1	0.06 114	0.27 187	0.00 1	1.92 137	0.01 80
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ProNet	0.03 4	0.00 1	0.03 152	0.00 1	0.00 1	0.08 153	0.18 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 106	0.13 4	0.11 6	0.01 11	0.00 1	0.04 10	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 134	0.00 1	0.01 19	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 97	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.01 35	0.01 14	0.59 18	0.44 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 15	0.12 21	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.40 99	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.09 96	0.00 1	0.00 1	1.15 195	0.01 11	0.01 66	0.01 83	0.19 115	0.05 104	0.05 106	1.14 75	0.69 127	0.08 78	0.16 125	3.38 152	0.13 92	1.13 108	2.24 122	0.01 94	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.14 54	0.08 127

RAFT_CTSACE	0.11 25	0.06 107	0.00 1	0.08 162	0.01 15	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.01 83	0.02 9	0.01 35	0.01 14	0.73 30	0.46 70	0.02 31	0.02 57	0.23 38	0.05 59	0.33 48	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.19 183	0.00 1	0.01 19	0.01 80

RAFT+CT+SA	0.18 45	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.74 32	0.45 64	0.02 31	0.02 57	1.16 89	0.04 55	0.35 52	1.91 113	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.01 80

test_5	0.10 21	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.00 1	0.35 157	0.01 11	0.00 1	0.20 133	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.62 19	0.40 52	0.01 11	0.01 39	0.18 34	0.00 1	0.15 30	0.67 58	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1

Sa-1000	0.49 115	0.03 41	0.00 1	0.02 97	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.23 121	0.03 88	0.14 172	1.26 88	0.72 130	0.08 78	0.17 132	2.52 139	0.11 83	0.89 102	3.79 174	0.01 94	0.11 146	0.07 152	0.00 1	2.98 185	0.01 80

CIPLG	0.38 95	0.04 71	0.09 168	0.01 47	0.09 96	0.00 1	0.13 155	0.09 113	0.31 149	0.04 80	0.07 113	0.09 79	0.04 99	0.10 153	2.21 165	0.47 75	0.16 100	0.02 57	1.65 114	0.06 64	0.76 87	1.65 95	0.01 94	0.03 69	0.08 154	0.00 1	1.99 139	0.02 101

UDGNet	0.30 75	0.07 122	0.00 1	0.02 97	0.03 40	0.01 92	0.02 121	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.05 106	1.05 66	0.41 54	0.01 11	0.00 1	0.99 81	0.03 46	0.81 93	3.16 156	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	1.35 111	0.00 1

dd	0.17 40	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 123	0.03 131	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.35 93	0.29 35	0.01 11	0.05 85	1.00 83	0.16 106	0.12 23	0.29 32	0.10 156	0.19 167	0.00 1	0.00 1	0.56 80	0.28 141

dad	1.18 166	0.02 22	0.01 119	2.11 215	0.01 15	0.00 1	5.84 225	0.01 44	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.06 58	1.03 185	0.01 14	2.24 167	0.49 79	0.01 11	0.16 125	4.27 163	0.16 106	0.28 42	0.54 49	0.08 148	0.20 169	1.50 212	0.00 1	7.90 233	4.90 195

DDUNet	4.73 219	7.86 231	1.10 212	15.36 231	11.34 237	12.95 230	13.21 232	0.02 77	0.08 88	0.30 127	0.18 131	2.41 189	0.12 131	31.51 243	1.05 66	0.37 45	4.89 237	2.70 245	7.28 195	3.38 242	0.41 58	1.74 104	6.96 237	0.02 43	0.02 134	0.00 1	2.48 165	0.00 1

UDG	4.64 216	8.87 233	1.16 213	15.44 232	16.00 243	9.90 228	21.00 237	0.34 156	0.07 82	0.29 125	0.91 170	1.77 185	0.05 104	21.99 239	1.94 152	0.66 121	4.65 235	1.41 232	7.33 196	3.16 239	1.90 128	2.00 116	2.71 229	0.13 153	0.01 123	0.00 1	1.53 123	0.02 101

GLC_STEREO	0.30 75	0.03 41	0.03 152	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.47 163	0.07 82	0.03 78	0.02 93	0.08 75	0.02 70	0.01 14	1.34 92	0.81 133	0.16 100	0.10 103	0.48 53	0.16 106	1.36 114	0.50 45	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	2.29 156	0.01 80

IPLGR_C	0.37 91	0.03 41	0.09 168	0.01 47	0.10 110	0.00 1	0.14 157	0.09 113	0.27 143	0.04 80	0.08 114	0.04 37	0.04 99	0.09 145	1.86 144	0.46 70	0.15 99	0.02 57	1.69 117	0.02 33	0.78 91	1.69 101	0.02 117	0.02 43	0.08 154	0.00 1	2.16 146	0.02 101

AASNet	0.03 4	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.00 1	0.03 78	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 14	0.28 8	0.14 8	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 21	0.03 5	0.15 23	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.16 150	0.10 162	0.01 94	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 37	0.06 112	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

error version	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.16 150	0.10 162	0.01 94	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 37	0.06 112	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

test-v	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.16 150	0.10 162	0.01 94	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 37	0.06 112	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

SACVNet	0.32 85	0.17 168	0.00 1	0.01 47	0.10 110	0.00 1	0.09 148	0.05 94	0.05 65	0.21 114	0.00 1	0.04 37	0.08 122	0.07 132	0.81 39	0.44 61	0.34 144	0.07 93	1.39 98	0.08 74	1.07 106	2.54 133	0.00 1	0.04 87	0.00 1	0.00 1	1.06 99	0.02 101

AACVNet	0.14 32	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 66	0.00 1	0.08 75	0.00 1	0.06 120	0.81 39	0.46 70	0.02 31	0.01 39	0.30 43	0.03 46	0.53 68	0.50 45	0.01 94	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.73 88	0.03 116

test_3	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 47	0.21 167	0.09 155	0.03 131	0.90 183	0.09 93	0.08 88	0.03 99	0.03 21	0.05 104	0.03 80	1.14 75	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.52 176	0.20 121	2.10 135	4.54 200	0.00 1	0.14 160	0.17 177	0.00 1	3.41 198	0.33 146

GANet-ADL	0.91 148	0.05 93	0.00 1	0.02 97	0.08 92	0.00 1	0.01 94	0.08 109	0.23 128	1.64 201	3.06 205	0.10 83	0.07 118	0.02 49	2.82 182	1.73 188	0.57 167	0.22 150	4.86 166	0.89 196	2.11 136	4.01 181	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	1.60 125	0.47 154

CroCo-Stereo	0.06 13	0.01 11	0.00 1	0.01 47	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.00 1	0.75 33	0.45 64	0.01 11	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.12 23	0.18 24	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.30 75	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.16 150	0.10 162	0.01 94	0.05 94	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.04 37	0.06 112	0.02 49	1.01 60	0.62 105	0.09 81	0.19 137	1.30 92	0.19 116	0.85 96	2.67 138	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.68 83	0.00 1

RAFT	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 168	0.11 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.00 1	0.01 14	0.25 6	0.13 7	0.01 11	0.00 1	0.05 12	0.16 106	0.02 4	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 64	0.08 134	0.00 1	0.09 168	0.07 83	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.11 106	0.00 1	0.00 1	0.14 97	0.09 128	0.09 145	1.41 102	0.62 105	0.28 131	0.11 106	1.48 105	0.39 149	0.78 91	1.28 72	0.00 1	0.07 125	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.01 80

ICVP	0.37 91	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 92	0.00 1	0.02 77	0.10 104	0.34 130	0.21 136	0.10 83	0.07 118	0.07 132	0.91 52	0.94 146	0.60 171	0.60 208	0.74 69	0.38 147	1.68 123	2.97 152	0.01 94	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.19 65	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.06 13	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.03 80	0.66 22	0.27 31	0.06 64	0.00 1	0.05 12	0.00 1	0.23 37	0.28 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.49 115	0.03 41	0.00 1	0.02 97	0.11 125	0.01 92	0.00 1	0.17 132	0.11 106	0.18 109	0.05 106	0.11 88	0.04 99	0.01 14	1.52 118	1.42 170	0.26 127	0.20 142	1.44 101	0.13 92	2.11 136	1.64 94	0.03 130	0.05 100	0.00 1	0.00 1	3.54 207	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.10 21	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.07 104	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.01 14	0.58 17	0.21 19	0.16 100	0.05 85	0.47 52	0.01 21	0.45 60	0.23 26	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.14 54	0.01 80

raft+_RVC	0.13 29	0.04 71	0.00 1	0.05 137	0.09 96	0.00 1	0.03 131	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.02 49	0.85 44	0.51 84	0.04 46	0.00 1	0.71 68	0.13 92	0.28 42	0.64 56	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.47 112	0.03 41	0.00 1	0.04 132	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.28 144	0.17 106	0.17 126	0.13 90	0.08 122	0.01 14	1.59 125	1.33 163	0.34 144	0.20 142	0.27 41	0.13 92	2.19 142	1.78 106	0.12 165	0.04 87	0.00 1	0.00 1	3.51 202	0.00 1

XX-TBD	0.47 112	0.03 41	0.00 1	0.04 132	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.28 144	0.17 106	0.17 126	0.13 90	0.08 122	0.01 14	1.59 125	1.33 163	0.34 144	0.20 142	0.27 41	0.13 92	2.19 142	1.78 106	0.12 165	0.04 87	0.00 1	0.00 1	3.51 202	0.00 1

raftrobust	0.29 72	0.07 122	0.01 119	0.03 119	0.11 125	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.09 145	1.57 123	0.89 141	0.04 46	0.00 1	2.58 141	0.02 33	0.83 94	1.29 73	0.12 165	0.04 87	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.01 80

sAnonymous2	0.43 102	0.11 151	0.00 1	0.01 47	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.26 153	0.03 80	1.18 80	1.21 158	0.24 122	0.17 132	2.50 137	0.15 103	2.27 144	2.68 142	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 128

CroCo_RVC	0.43 102	0.11 151	0.00 1	0.01 47	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.25 133	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.26 153	0.03 80	1.18 80	1.21 158	0.24 122	0.17 132	2.50 137	0.15 103	2.27 144	2.68 142	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 128

CFNet_pseudo	0.27 67	0.10 143	0.00 1	0.04 132	0.16 150	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.05 65	0.04 80	0.00 1	0.18 109	0.01 35	0.01 14	2.64 179	0.55 91	0.05 49	0.01 39	1.50 106	0.01 21	0.51 65	0.68 59	0.47 201	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.15 58	0.01 80

pcwnet_v2	0.58 124	0.22 180	0.09 168	0.07 159	0.51 191	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.07 82	1.13 173	0.20 133	0.29 136	0.02 70	0.02 49	3.10 188	0.58 97	0.35 147	0.16 125	2.36 134	0.03 46	1.16 110	1.48 85	0.86 215	0.03 69	0.00 1	0.00 1	1.56 124	1.20 169

RALCasStereoNet	0.18 45	0.09 139	0.00 1	0.06 151	0.13 138	0.02 123	0.07 144	0.08 109	0.08 88	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.03 80	1.16 77	0.65 118	0.03 42	0.00 1	0.57 56	0.10 78	0.58 72	1.09 70	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 80

RALAANet	0.28 69	0.08 134	0.02 140	0.03 119	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.07 82	0.08 88	0.00 1	0.07 65	0.03 88	0.06 120	0.96 55	0.39 49	0.13 96	0.05 85	0.97 80	0.24 129	1.33 113	1.54 89	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	1.42 115	0.01 80

sCroCo_RVC	0.66 129	0.05 93	0.00 1	0.01 47	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.12 123	0.54 181	0.45 138	0.10 120	0.43 152	0.33 165	0.02 49	1.55 122	2.38 217	0.36 149	0.25 160	1.77 119	0.38 147	3.34 177	4.03 183	0.02 117	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.51 121	0.04 120

Anonymous	0.81 139	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.08 109	0.39 163	1.20 174	0.00 1	0.27 131	0.50 178	0.02 49	1.99 157	2.37 215	0.49 159	0.40 192	4.09 159	0.29 134	3.54 182	3.84 175	0.01 94	0.05 100	0.00 1	0.00 1	2.29 156	0.03 116

ADLNet	0.17 40	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.20 136	0.00 1	0.00 1	0.01 83	0.77 167	0.00 1	0.06 120	2.33 168	0.36 42	0.01 11	0.00 1	0.06 16	0.07 72	0.08 13	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1

GES	0.51 118	0.03 41	0.01 119	0.00 1	0.08 92	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.25 133	0.22 118	0.08 114	0.21 118	0.07 118	0.01 14	1.59 125	0.63 113	0.23 120	0.03 74	5.69 180	0.17 111	1.74 124	1.34 76	0.04 138	0.11 146	0.01 123	0.00 1	0.16 62	0.91 161

HCRNet	0.13 29	0.03 41	0.00 1	0.12 174	0.00 1	0.00 1	0.01 94	0.00 1	0.01 11	0.57 150	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.99 58	0.20 17	0.02 31	0.00 1	0.04 10	0.03 46	0.13 26	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 113	0.00 1

ARAFT	0.29 72	0.01 11	0.00 1	0.06 151	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 53	1.23 178	0.00 1	0.25 125	0.02 70	0.05 106	1.06 68	0.43 58	0.05 49	0.02 57	1.85 122	0.00 1	0.94 103	0.99 67	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.87 95	0.00 1

GMStereo	0.10 21	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.01 14	0.56 16	0.22 22	0.07 72	0.02 57	0.92 78	0.00 1	0.10 15	0.03 7	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.82 91	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
APVNet	0.31 82	0.08 134	0.00 1	0.05 137	0.05 64	0.00 1	0.01 94	0.09 113	0.02 29	0.10 97	0.06 107	0.07 65	0.01 35	0.04 95	1.49 112	0.55 91	0.16 100	0.11 106	1.74 118	0.19 116	0.76 87	2.27 125	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.54 76	0.02 101

MMNet	0.03 4	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 49	0.41 9	0.18 13	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.02 33	0.12 23	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.21 5	0.14 8	0.01 11	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 5	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.14 32	0.13 157	0.01 119	0.07 159	0.09 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.11 157	0.88 50	0.32 38	0.09 81	0.11 106	0.96 79	0.12 87	0.46 61	0.36 38	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.05 44	0.00 1

UNet	0.14 32	0.03 41	0.00 1	0.01 47	0.09 96	0.02 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.13 166	0.66 22	0.21 19	0.01 11	0.01 39	0.20 37	0.03 46	0.27 39	0.07 14	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	1.90 135	0.00 1

UPFNet	0.11 25	0.03 41	0.01 119	0.02 97	0.05 64	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 106	0.70 26	0.19 14	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.14 27	0.10 19	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.46 116	0.00 1

CREStereo	0.43 102	0.03 41	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.01 92	0.00 1	0.20 136	0.37 158	0.19 110	0.19 132	0.29 136	0.26 153	0.01 14	1.52 118	1.86 194	0.30 139	0.21 149	1.45 103	0.39 149	2.17 141	1.59 92	0.02 117	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.55 78	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.10 21	0.04 71	0.01 119	0.01 47	0.03 40	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.48 140	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 49	0.70 26	0.27 31	0.02 31	0.00 1	0.16 30	0.02 33	0.27 39	0.48 44	0.02 117	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.09 51	0.00 1

DMCA	0.05 9	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 86	0.00 1	0.07 65	0.01 35	0.01 14	0.45 10	0.33 39	0.01 11	0.02 57	0.08 18	0.02 33	0.10 15	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 99	0.09 139	0.17 176	0.02 97	0.12 131	0.00 1	1.12 200	0.01 44	0.06 75	0.05 85	0.00 1	0.01 2	0.13 135	0.09 145	2.17 163	0.68 125	0.16 100	0.13 115	1.99 127	0.66 179	1.09 107	1.39 79	0.09 155	0.15 163	0.05 145	0.00 1	0.01 19	0.43 153

AF-Net	0.20 53	0.02 22	0.01 119	0.05 137	0.05 64	0.00 1	0.80 186	0.45 161	0.05 65	0.02 72	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.02 49	0.85 44	0.19 14	0.01 11	0.00 1	0.84 74	0.06 64	0.11 19	1.32 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.02 101

RP	0.26 64	0.01 11	0.00 1	0.02 97	0.19 161	0.00 1	0.23 166	0.10 118	0.22 126	0.13 100	0.00 1	0.07 65	0.00 1	0.05 106	1.49 112	0.17 11	0.03 42	0.00 1	0.14 26	0.01 21	0.05 9	1.67 99	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	2.23 150	0.16 132

stereogan	0.36 90	0.13 157	0.06 162	0.02 97	0.21 167	0.04 138	0.02 121	0.01 44	0.20 121	0.30 127	0.01 83	0.22 119	0.00 1	0.04 95	1.22 85	0.47 75	0.06 64	0.01 39	0.77 71	0.06 64	0.22 35	3.29 162	0.01 94	0.02 43	0.05 145	0.00 1	2.30 158	0.01 80

Nwc_Net	0.20 53	0.02 22	0.01 119	0.05 137	0.05 64	0.00 1	0.80 186	0.45 161	0.05 65	0.02 72	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.02 49	0.85 44	0.19 14	0.01 11	0.00 1	0.84 74	0.06 64	0.11 19	1.32 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.02 101

RTSC	0.79 137	0.07 122	0.12 173	0.02 97	0.10 110	0.10 162	0.90 192	0.12 123	0.14 115	1.50 191	1.07 177	0.09 79	0.05 104	0.17 178	4.89 220	0.93 145	0.74 185	0.09 100	2.53 140	0.44 155	1.50 121	3.19 157	0.01 94	0.14 160	0.00 1	0.00 1	1.35 111	0.95 163

RASNet	0.16 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.04 53	0.60 152	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 14	0.48 11	0.57 95	0.02 31	0.00 1	0.10 21	0.00 1	0.54 69	0.56 50	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.27 109	0.02 101

RYNet	0.17 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	4.21 203	0.24 23	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.04 7	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 42	0.00 1

CC-Net-ROB	0.89 145	0.61 203	0.00 1	0.68 198	0.59 194	2.06 216	0.07 144	0.00 1	0.01 11	0.21 114	0.00 1	9.68 209	1.74 191	0.24 194	0.70 26	0.27 31	0.20 114	0.02 57	1.57 110	0.01 21	0.29 44	0.30 33	4.40 235	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.28 68	0.01 80

GANetREF_RVC	0.37 91	0.18 170	0.00 1	0.16 179	0.08 92	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.09 93	0.04 80	0.00 1	1.54 181	0.01 35	0.05 106	1.00 59	0.36 42	0.37 151	0.11 106	1.59 112	0.06 64	0.98 105	0.59 55	0.00 1	0.04 87	0.00 1	0.00 1	2.74 171	0.01 80
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 130	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.13 123	0.88 169	0.00 1	0.01 14	0.12 3	0.07 3	0.07 72	0.01 39	0.05 12	0.00 1	0.06 11	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1

CFNet	0.09 16	0.05 93	0.00 1	0.03 119	0.03 40	0.01 92	0.00 1	0.04 90	0.02 29	0.07 87	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.04 95	0.77 35	0.09 4	0.05 49	0.00 1	0.11 23	0.01 21	0.33 48	0.35 37	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.48 75	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.01 14	0.08 2	0.05 2	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 9	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 46	0.00 1

UCFNet_RVC	0.28 69	0.14 159	0.02 140	0.11 172	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.09 93	0.29 125	0.00 1	0.09 79	0.01 35	0.05 106	1.11 72	0.45 64	0.05 49	0.00 1	1.02 84	0.02 33	0.74 85	0.90 64	0.90 217	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.29 71	1.12 165

AANet_RVC	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 121	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.25 6	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.25 40	0.02 33	0.04 7	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.18 45	0.02 22	0.00 1	0.01 47	0.03 40	0.01 92	0.01 94	0.03 84	0.09 93	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.03 88	0.08 137	0.97 57	0.44 61	0.06 64	0.01 39	0.43 49	0.08 74	0.88 101	1.15 71	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.33 72	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
NVstereo2D	0.29 72	0.10 143	0.00 1	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 75	0.52 147	0.39 152	0.03 21	0.00 1	0.01 14	4.53 213	0.51 84	0.03 42	0.02 57	0.59 58	0.00 1	0.38 57	0.51 48	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.23 57	0.06 107	0.00 1	0.15 177	0.10 110	0.05 141	0.04 135	0.00 1	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.95 173	0.02 70	0.06 120	0.62 19	0.26 25	0.11 89	0.00 1	0.66 67	0.00 1	0.29 44	0.28 30	0.74 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 129	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.50 117	0.12 154	0.00 1	0.08 162	0.10 110	0.00 1	0.00 1	2.00 215	0.07 82	0.48 140	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.05 106	2.07 160	0.42 55	0.07 72	0.00 1	2.45 135	0.02 33	2.00 132	0.86 63	0.00 1	0.11 146	0.00 1	0.00 1	2.56 167	0.00 1

HSM	0.28 69	0.03 41	0.00 1	0.03 119	0.13 138	0.00 1	0.00 1	0.71 171	0.08 88	0.00 1	0.03 99	0.17 106	0.02 70	0.02 49	1.23 87	0.37 45	0.06 64	0.00 1	1.58 111	0.09 77	0.87 100	1.06 69	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.00 1	1.16 101	0.01 80

DISCO	0.20 53	0.05 93	0.00 1	0.01 47	0.07 83	0.00 1	0.18 161	0.00 1	0.03 46	1.01 168	0.00 1	0.10 83	0.01 35	0.02 49	0.88 50	0.37 45	0.05 49	0.01 39	0.65 64	0.08 74	0.21 33	0.75 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 98	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 105	0.06 107	0.00 1	0.05 137	0.10 110	0.00 1	0.00 1	2.08 217	0.06 75	0.64 154	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.04 95	1.94 152	0.70 128	0.05 49	0.00 1	2.59 142	0.00 1	0.62 75	0.56 50	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	2.26 153	0.00 1

ETE_ROB	1.29 172	0.87 209	0.00 1	0.08 162	0.29 180	0.03 130	0.08 147	0.02 77	1.31 210	0.21 114	1.87 192	18.25 225	0.02 70	0.09 145	1.37 97	0.49 79	1.08 206	0.08 98	1.26 91	0.21 126	1.85 126	3.21 159	0.10 156	0.11 146	0.12 165	0.00 1	1.66 127	0.25 139

PDISCO_ROB	0.30 75	0.05 93	0.00 1	0.03 119	0.08 92	0.00 1	0.06 140	0.01 44	0.05 65	0.78 159	0.20 133	0.06 58	0.02 70	0.01 14	0.82 42	0.50 83	0.05 49	0.04 80	0.63 61	0.32 140	0.46 61	1.66 96	0.00 1	0.03 69	0.22 184	0.00 1	1.99 139	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 114	0.02 22	0.00 1	0.06 151	0.12 131	0.00 1	0.00 1	1.01 189	0.06 75	0.37 133	0.56 157	0.07 65	0.03 88	0.06 120	1.18 80	0.65 118	0.19 110	0.02 57	4.07 158	0.03 46	1.44 119	1.44 84	0.00 1	0.10 143	0.00 1	0.00 1	1.19 102	0.34 149

PWC_ROB	2.02 189	0.23 183	0.06 162	0.00 1	0.11 125	0.01 92	0.61 182	0.02 77	0.64 188	0.66 155	3.51 211	1.13 176	12.08 231	0.12 162	5.27 230	1.94 200	0.95 201	0.95 219	6.39 189	0.51 160	4.31 196	5.10 215	0.11 161	0.97 209	0.00 1	0.00 1	2.88 179	5.93 198

PWCDC_ROB	0.90 146	0.07 122	0.01 119	0.03 119	0.19 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 82	0.00 1	0.84 167	0.19 115	10.70 229	0.17 178	3.32 194	1.17 156	0.22 118	0.06 90	0.65 64	0.06 64	1.28 112	5.14 217	0.00 1	0.15 163	0.00 1	0.00 1	0.08 49	0.00 1

MoCha-V2	0.05 9	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.07 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 106	0.08 122	0.00 1	0.48 11	0.15 10	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.07 72	0.01 2	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 108	0.00 1	0.00 1

MyStereo	0.92 149	0.18 170	0.03 152	0.07 159	0.29 180	0.03 130	0.00 1	0.01 44	0.04 53	2.16 220	1.11 178	0.15 98	0.01 35	0.06 120	2.36 169	1.11 154	0.14 97	0.02 57	7.81 198	0.82 190	2.49 152	2.12 119	0.70 209	0.27 175	0.11 163	0.01 108	2.71 170	0.00 1

anonymousdsp2	0.23 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.01 92	0.01 94	0.04 90	0.01 11	0.00 1	0.36 151	0.17 106	0.02 70	0.01 14	0.67 24	0.56 93	0.05 49	0.03 74	1.11 87	0.37 146	0.59 73	1.38 77	0.01 94	0.02 43	0.00 1	0.01 108	0.84 93	0.00 1

iinet-f	0.52 120	0.02 22	0.00 1	0.01 47	0.07 83	0.00 1	0.05 136	0.01 44	0.08 88	1.23 178	0.00 1	0.02 9	0.02 70	0.03 80	3.11 189	0.83 137	0.05 49	0.05 85	3.07 146	0.59 166	0.70 81	2.17 120	0.02 117	0.01 20	0.03 138	0.01 108	1.78 131	0.01 80

TestStereo1	0.34 88	0.01 11	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.00 1	0.01 14	2.55 174	0.58 97	0.05 49	0.03 74	1.50 106	0.02 33	0.37 54	0.98 65	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 108	2.89 180	0.00 1

SA-5K	0.34 88	0.01 11	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.00 1	0.01 14	2.55 174	0.58 97	0.05 49	0.03 74	1.50 106	0.02 33	0.37 54	0.98 65	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.01 108	2.89 180	0.00 1

SA	0.40 99	0.03 41	0.00 1	0.03 119	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.25 125	0.01 35	0.12 162	0.82 42	0.70 128	0.06 64	0.16 125	1.96 126	0.04 55	0.69 79	2.39 129	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 108	3.44 201	0.00 1

test-3	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 47	0.20 164	0.09 155	0.01 94	0.98 186	0.09 93	0.11 99	0.03 99	0.03 21	0.05 104	0.03 80	1.13 73	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.47 174	0.20 121	2.16 140	4.58 202	0.00 1	0.13 153	0.17 177	0.01 108	3.15 190	0.33 146

test_1	0.74 133	0.06 107	0.00 1	0.01 47	0.20 164	0.09 155	0.01 94	0.98 186	0.09 93	0.10 97	0.02 93	0.03 21	0.05 104	0.03 80	1.13 73	0.62 105	0.11 89	0.15 117	5.47 174	0.20 121	2.15 139	4.57 201	0.00 1	0.13 153	0.17 177	0.01 108	3.16 192	0.33 146

ACRE	0.38 95	0.03 41	0.08 166	0.01 47	0.09 96	0.00 1	0.14 157	0.09 113	0.28 144	0.04 80	0.11 122	0.10 83	0.04 99	0.12 162	1.92 149	0.46 70	0.16 100	0.02 57	1.64 113	0.06 64	0.76 87	1.66 96	0.01 94	0.02 43	0.08 154	0.01 108	2.32 159	0.02 101

rafts_anoy	0.18 45	0.08 134	0.00 1	0.05 137	0.12 131	0.01 92	0.00 1	0.21 139	0.06 75	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 49	1.26 88	0.52 90	0.07 72	0.01 39	1.15 88	0.12 87	0.59 73	0.46 42	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.01 108	0.01 19	0.01 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 67	0.06 107	0.00 1	0.09 168	0.21 167	0.00 1	0.01 94	0.01 44	0.05 65	0.14 101	0.00 1	0.13 90	0.02 70	0.01 14	1.07 69	0.35 40	0.04 46	0.01 39	1.44 101	0.04 55	0.31 46	0.44 40	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 108	2.76 172	0.00 1

AFF-stereo	0.23 57	0.12 154	0.00 1	0.08 162	0.07 83	0.02 123	0.00 1	0.01 44	0.04 53	0.00 1	0.01 83	0.12 89	0.01 35	0.00 1	0.86 48	0.35 40	0.03 42	0.11 106	1.91 125	0.01 21	0.14 27	0.32 34	0.00 1	0.02 43	0.00 1	0.01 108	1.96 138	0.01 80

DMCA-RVC	0.18 45	0.04 71	0.09 168	0.03 119	0.16 150	0.07 148	0.23 166	0.04 90	0.49 174	0.67 156	0.22 138	0.03 21	0.02 70	0.02 49	0.76 34	0.28 34	0.11 89	0.10 103	0.09 20	0.10 78	0.21 33	0.11 20	0.05 143	0.07 125	0.04 141	0.01 108	0.82 91	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 50	0.10 143	0.02 140	0.00 1	0.04 54	0.01 92	0.01 94	0.00 1	0.03 46	0.02 72	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.07 132	0.96 55	0.42 55	0.16 100	0.01 39	0.87 77	0.02 33	0.65 78	0.83 62	0.01 94	0.13 153	0.00 1	0.01 108	0.76 90	0.00 1

ccs_rob	2.12 190	0.09 139	0.18 177	0.08 162	0.02 30	0.03 130	0.00 1	2.34 221	0.55 182	2.47 224	13.25 257	15.14 222	0.18 141	0.20 188	1.75 135	2.69 224	0.63 175	0.29 173	3.12 148	0.69 181	4.37 199	4.79 207	0.03 130	1.18 216	0.00 1	0.01 108	1.74 129	1.47 174

MLCV	0.85 140	0.04 71	0.01 119	0.18 181	0.47 189	0.00 1	0.01 94	1.32 201	0.34 151	1.02 169	2.77 204	0.40 147	0.26 153	0.05 106	1.58 124	0.90 142	0.25 125	0.25 160	5.94 185	0.17 111	1.64 122	3.11 155	0.10 156	0.53 191	0.00 1	0.01 108	1.68 128	0.02 101

MFMNet_re	2.15 192	0.05 93	0.08 166	0.00 1	0.79 205	0.84 201	1.03 197	2.00 215	1.92 214	0.48 140	0.95 172	10.91 212	3.15 205	0.07 132	5.46 236	2.08 205	2.09 214	0.88 218	10.26 210	1.74 228	5.19 212	3.08 154	0.66 207	0.93 207	0.01 123	0.01 108	2.55 166	0.78 156

MyStereo04	0.85 140	0.18 170	0.02 140	0.06 151	0.22 170	0.01 92	0.00 1	0.06 103	0.05 65	1.75 205	0.15 125	0.08 75	0.00 1	0.06 120	2.05 159	1.21 158	0.19 110	0.02 57	8.28 201	0.70 183	2.52 153	1.83 110	0.78 212	0.24 172	0.00 1	0.02 126	2.45 164	0.00 1

TESTraft	0.37 91	0.02 22	0.00 1	0.01 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.18 109	0.01 35	0.08 137	2.70 180	0.64 115	0.05 49	0.02 57	1.41 99	0.12 87	0.34 50	1.48 85	0.02 117	0.01 20	0.00 1	0.02 126	2.82 175	0.00 1

DAS	1.30 173	0.05 93	0.00 1	0.01 47	0.12 131	0.11 168	0.09 148	0.76 175	0.70 193	1.79 207	4.27 219	2.88 194	2.40 198	0.02 49	1.76 137	2.31 212	0.86 191	0.26 164	4.24 161	0.77 187	4.77 206	3.74 171	0.01 94	0.88 204	0.17 177	0.02 126	2.06 142	0.00 1

SepStereo	1.30 173	0.05 93	0.00 1	0.01 47	0.12 131	0.11 168	0.09 148	0.76 175	0.70 193	1.79 207	4.27 219	2.88 194	2.40 198	0.02 49	1.76 137	2.31 212	0.86 191	0.26 164	4.24 161	0.77 187	4.77 206	3.74 171	0.01 94	0.88 204	0.17 177	0.02 126	2.06 142	0.00 1

GEStereo_RVC	0.69 130	0.03 41	0.01 119	0.01 47	0.14 145	0.00 1	0.22 164	0.30 151	0.12 108	0.20 113	0.09 118	0.23 121	0.02 70	0.05 106	1.35 93	1.20 157	0.17 107	0.09 100	4.87 167	0.32 140	2.13 138	3.77 173	0.26 191	0.19 167	0.00 1	0.02 126	2.64 168	0.24 138

Anonymous3	0.94 150	0.10 143	0.00 1	0.01 47	0.09 96	0.00 1	0.00 1	1.72 212	0.25 133	0.00 1	0.00 1	2.04 188	0.49 177	0.18 184	3.12 190	3.84 241	0.54 164	0.29 173	3.11 147	0.81 189	3.32 175	3.53 166	0.03 130	0.03 69	0.00 1	0.02 126	1.64 126	0.21 137

RAFT + AFF	0.22 56	0.00 1	0.00 1	0.01 47	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.01 35	0.01 14	4.37 209	0.39 49	0.01 11	0.00 1	0.58 57	0.01 21	0.34 50	0.02 3	0.00 1	0.01 20	0.00 1	0.02 126	0.01 19	0.00 1

PMTNet	0.51 118	0.04 71	0.00 1	0.01 47	0.10 110	0.01 92	0.11 153	0.23 140	0.33 150	0.35 132	0.22 138	0.32 139	0.23 151	0.01 14	1.52 118	1.88 198	0.33 143	0.16 125	2.46 136	0.26 131	2.44 149	1.68 100	0.02 117	0.05 100	0.99 207	0.02 126	0.08 49	0.00 1

BEATNet_4x	0.57 123	0.14 159	0.03 152	0.01 47	0.03 40	0.00 1	0.02 121	0.05 94	0.25 133	0.08 88	0.03 99	0.16 100	0.14 136	0.28 198	2.42 171	1.24 161	0.76 187	0.72 212	0.78 72	0.14 98	2.92 166	4.33 190	0.00 1	0.16 166	0.00 1	0.02 126	0.60 82	0.01 80

HSM-Net_RVC	0.88 142	0.02 22	0.01 119	0.71 199	0.12 131	0.00 1	0.06 140	1.69 210	0.22 126	1.62 199	4.44 222	3.04 197	0.18 141	0.02 49	1.33 91	0.82 136	0.39 153	0.07 93	0.99 81	0.56 164	2.48 151	1.85 112	0.25 190	1.15 215	0.05 145	0.02 126	1.34 110	0.34 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
XPNet_ROB	0.74 133	0.37 189	0.02 140	0.01 47	0.14 145	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.14 115	0.14 101	0.73 162	8.65 207	0.03 88	0.06 120	0.81 39	0.47 75	0.69 183	0.04 80	0.32 44	0.17 111	1.14 109	2.73 145	0.15 176	0.05 100	0.00 1	0.02 126	2.84 177	0.09 128

IER	0.14 32	0.03 41	0.00 1	0.02 97	0.06 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.23 119	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 49	1.38 98	0.21 19	0.02 31	0.00 1	0.05 12	0.03 46	0.17 32	0.04 9	0.12 165	0.01 20	0.00 1	0.03 137	1.21 105	0.04 120

XX-Stereo	2.12 190	0.04 71	0.07 165	0.02 97	0.01 15	0.16 177	0.14 157	0.12 123	0.25 133	2.08 218	6.54 233	0.27 131	0.46 176	0.04 95	1.50 114	3.22 232	0.63 175	0.26 164	4.53 165	0.20 121	2.76 160	3.03 153	0.12 165	0.07 125	23.83 259	0.03 137	2.14 145	4.71 193

DLCB_ROB	0.11 25	0.05 93	0.02 140	0.05 137	0.07 83	0.01 92	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.26 123	0.08 114	0.02 9	0.02 70	0.04 95	0.54 14	0.26 25	0.06 64	0.04 80	0.14 26	0.01 21	0.51 65	0.42 39	0.01 94	0.02 43	0.03 138	0.04 139	0.15 58	0.04 120

s12784h	0.90 146	0.03 41	0.00 1	0.02 97	0.10 110	0.00 1	0.00 1	0.23 140	0.36 156	0.24 121	0.06 107	0.13 90	0.23 151	0.01 14	1.62 129	1.93 199	0.40 154	0.17 132	2.24 132	0.22 127	4.46 201	2.20 121	0.02 117	0.05 100	0.47 194	0.05 140	3.83 213	5.24 196

DSFCA	0.15 36	0.04 71	0.01 119	0.01 47	0.18 159	0.01 92	0.23 166	0.01 44	0.09 93	0.00 1	0.03 99	0.05 48	0.02 70	0.02 49	0.86 48	0.39 49	0.09 81	0.15 117	0.13 25	0.04 55	0.27 39	0.33 35	0.06 144	0.06 114	0.09 159	0.06 141	0.73 88	0.14 131

NOSS_ROB	1.10 158	0.06 107	0.02 140	0.10 170	0.16 150	0.03 130	0.00 1	1.21 199	0.62 187	1.66 202	1.79 190	1.98 187	0.36 172	0.82 215	3.04 185	3.33 235	0.64 178	0.31 181	1.34 96	0.16 106	3.76 188	3.91 177	0.10 156	0.58 193	0.00 1	0.06 141	3.54 207	0.00 1

FINET	0.09 16	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.03 46	0.01 66	0.29 147	0.13 90	0.01 35	0.01 14	0.64 21	0.26 25	0.02 31	0.00 1	0.42 48	0.00 1	0.23 37	0.06 12	0.00 1	0.02 43	0.01 123	0.07 143	0.02 32	0.00 1

STTStereo	0.15 36	0.06 107	0.00 1	0.02 97	0.05 64	0.00 1	0.09 148	0.00 1	0.72 198	0.19 110	0.02 93	0.04 37	0.01 35	0.01 14	1.22 85	0.31 37	0.00 1	0.00 1	0.15 29	0.02 33	0.22 35	0.47 43	0.06 144	0.01 20	0.00 1	0.07 143	0.05 44	0.25 139

DeepPruner_ROB	0.46 111	0.11 151	0.00 1	0.00 1	0.14 145	0.00 1	0.91 193	0.01 44	0.03 46	0.50 146	0.57 158	0.05 48	0.03 88	0.08 137	1.84 143	0.63 113	0.14 97	0.03 74	1.17 90	0.05 59	2.53 154	2.11 118	0.14 172	0.04 87	0.01 123	0.11 145	1.26 108	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 142	0.04 71	0.00 1	0.02 97	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.12 123	0.52 179	0.85 162	1.77 188	0.47 155	0.20 146	0.16 176	1.39 100	2.03 203	0.90 195	0.41 193	5.12 170	0.61 168	3.63 183	4.27 187	0.01 94	0.09 139	0.00 1	0.12 146	0.16 62	0.78 156

SHD	1.14 160	0.05 93	0.57 193	0.05 137	0.13 138	0.07 148	0.87 189	0.28 149	0.21 123	1.38 181	1.89 193	0.47 155	1.93 193	0.17 178	5.23 229	1.07 151	0.57 167	0.30 176	5.06 169	0.92 202	2.55 155	4.47 196	0.03 130	0.62 194	0.69 200	0.12 146	0.96 96	0.18 133

RAFT-Stereo	0.88 142	0.04 71	0.00 1	0.02 97	0.01 15	0.01 92	0.00 1	0.12 123	0.52 179	0.85 162	1.77 188	0.47 155	0.20 146	0.16 176	1.39 100	2.03 203	0.90 195	0.41 193	5.12 170	0.61 168	3.63 183	4.27 187	0.01 94	0.09 139	0.00 1	0.12 146	0.16 62	0.78 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	1.17 163	0.02 22	0.00 1	0.19 183	0.63 196	0.05 141	0.02 121	0.51 164	0.28 144	1.55 196	1.69 187	0.66 163	2.21 197	0.02 49	3.72 199	1.84 192	0.35 147	0.35 185	8.64 203	0.90 199	2.85 164	1.70 102	0.00 1	1.03 211	0.00 1	0.12 146	2.27 155	0.03 116

NCCL2	0.45 107	0.17 168	0.01 119	0.18 181	0.49 190	0.03 130	0.01 94	0.01 44	0.12 108	0.80 160	0.01 83	0.08 75	0.03 88	0.13 166	1.44 106	0.51 84	0.30 139	0.11 106	0.19 35	0.14 98	0.96 104	1.79 108	0.67 208	0.11 146	0.04 141	0.12 146	3.28 196	0.32 145

AE-Stereo	0.44 105	0.04 71	0.00 1	0.03 119	0.14 145	0.03 130	0.01 94	0.05 94	0.13 112	0.01 66	0.00 1	0.22 119	0.18 141	0.03 80	1.04 64	1.50 174	0.29 135	0.18 136	1.35 97	0.36 145	2.04 133	3.28 161	0.02 117	0.04 87	0.01 123	0.14 151	0.84 93	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	1.67 182	0.30 187	0.40 185	2.27 217	0.13 138	1.22 208	0.51 177	1.69 210	0.41 165	1.44 188	4.93 225	1.36 177	0.50 178	0.05 106	1.51 116	3.15 231	0.23 120	0.27 171	5.84 184	0.95 203	5.45 216	5.39 221	0.20 185	0.07 125	0.26 186	0.15 152	3.26 195	3.16 184

MIM_Stereo	0.23 57	0.02 22	0.00 1	0.01 47	0.09 96	0.09 155	0.00 1	0.11 122	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 70	0.02 49	0.77 35	0.36 42	0.06 64	0.03 74	2.11 130	0.06 64	0.54 69	0.58 53	0.02 117	0.02 43	0.09 159	0.15 152	0.98 97	0.02 101

LALA_ROB	1.16 161	1.32 219	0.01 119	0.05 137	0.20 164	0.03 130	0.00 1	0.07 104	0.14 115	1.08 171	1.93 196	15.09 221	0.04 99	0.09 145	1.67 133	0.49 79	0.20 114	0.11 106	1.06 85	0.33 142	1.42 117	2.32 126	0.01 94	0.13 153	0.13 169	0.15 152	2.78 173	0.40 152

PSMNet-ADL	1.22 169	0.06 107	0.02 140	0.06 151	0.10 110	0.04 138	0.05 136	0.90 183	0.24 132	3.19 242	6.91 238	0.36 144	2.67 201	0.04 95	1.74 134	2.65 223	0.44 155	0.22 150	5.12 170	0.29 134	1.98 130	2.44 130	0.19 183	0.03 69	0.00 1	0.17 155	2.94 184	0.19 135

AEACV	0.09 16	0.03 41	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.00 1	0.01 44	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.02 70	0.02 49	0.69 25	0.46 70	0.01 11	0.04 80	0.24 39	0.15 103	0.10 15	0.22 25	0.07 146	0.01 20	0.00 1	0.18 156	0.01 19	0.00 1

MIPNet	0.61 126	0.03 41	0.02 140	0.02 97	0.33 185	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.16 119	1.38 181	0.35 149	0.07 65	0.10 129	0.18 184	3.19 191	0.81 133	0.19 110	0.06 90	1.86 123	0.40 151	0.62 75	2.74 146	0.00 1	0.15 163	0.03 138	0.18 156	3.51 202	0.01 80

test-1	1.48 179	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.20 183	0.31 170	0.89 182	0.49 174	2.96 237	3.23 207	1.52 180	0.30 161	0.17 178	1.94 152	2.72 226	0.61 172	0.49 201	5.52 176	1.33 216	4.19 192	5.99 229	0.01 94	0.12 152	0.00 1	0.18 156	3.69 210	3.00 183

IPLG	0.60 125	0.04 71	0.01 119	0.01 47	0.14 145	0.00 1	0.01 94	0.40 158	0.12 108	0.38 134	0.17 126	0.07 65	0.08 122	0.21 192	4.65 216	0.84 138	0.11 89	0.07 93	1.66 115	0.26 131	0.48 64	2.66 137	0.00 1	0.13 153	0.02 134	0.19 159	3.39 197	0.00 1

AnonymousM	0.98 152	0.10 143	0.00 1	0.01 47	0.01 15	0.18 181	0.00 1	0.30 151	0.35 153	0.17 106	1.02 174	0.35 142	0.33 165	0.13 166	1.35 93	1.51 175	0.49 159	0.30 176	0.86 76	1.05 209	2.44 149	2.44 130	0.14 172	0.21 170	0.00 1	0.20 160	4.24 220	8.16 213

test_4	0.26 64	0.03 41	0.00 1	0.03 119	0.05 64	0.04 138	0.18 161	0.01 44	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.06 120	1.04 64	0.81 133	0.05 49	0.15 117	0.62 59	0.13 92	0.47 63	1.52 88	0.00 1	0.01 20	0.04 141	0.21 161	1.19 102	0.19 135

modified_for_full_sf	4.04 211	0.07 122	0.24 180	0.00 1	0.10 110	40.22 250	0.00 1	0.71 171	20.46 258	1.55 196	4.50 223	0.45 153	0.29 160	9.74 234	1.42 105	6.19 252	0.68 182	0.36 190	5.77 181	0.27 133	5.09 211	5.98 228	0.08 148	0.02 43	0.11 163	0.22 162	2.35 160	2.23 179

FADNet_RVC	1.42 178	0.20 176	0.42 188	0.27 188	0.71 201	0.02 123	0.76 185	0.40 158	0.50 177	0.48 140	1.02 174	0.90 170	0.37 173	0.76 213	4.54 214	1.52 177	0.76 187	1.49 233	9.06 205	0.69 181	3.06 170	3.65 170	0.41 200	0.69 200	0.28 188	0.26 163	3.02 186	2.12 177

AMNet	0.16 38	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.21 114	0.00 1	0.46 154	0.21 148	0.44 205	0.54 14	0.58 97	0.26 127	0.00 1	0.17 32	0.12 87	0.32 47	0.05 11	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.27 164	0.12 53	0.28 141

NCC-stereo	0.24 61	0.20 176	0.01 119	0.05 137	0.09 96	0.01 92	0.47 175	0.81 178	0.26 139	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 80	1.18 80	0.26 25	0.00 1	0.01 39	0.63 61	0.11 83	0.11 19	1.39 79	0.08 148	0.02 43	0.01 123	0.31 165	0.14 54	0.28 141

Abc-Net	0.24 61	0.20 176	0.01 119	0.05 137	0.09 96	0.01 92	0.47 175	0.81 178	0.26 139	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 80	1.18 80	0.26 25	0.00 1	0.01 39	0.63 61	0.11 83	0.11 19	1.39 79	0.08 148	0.02 43	0.01 123	0.31 165	0.14 54	0.28 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLGR	0.70 131	0.05 93	0.04 156	0.01 47	0.25 175	0.00 1	0.00 1	0.03 84	0.13 112	1.11 172	0.27 146	0.03 21	0.07 118	0.10 153	4.72 217	0.91 143	0.52 161	0.15 117	2.66 143	0.50 159	0.74 85	2.90 151	0.00 1	0.14 160	0.06 149	0.32 167	3.14 189	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 131	0.24 184	1.46 220	0.42 195	0.59 194	0.09 155	0.58 180	0.24 145	0.35 153	0.40 136	0.17 126	0.41 150	0.11 130	0.02 49	5.20 227	1.09 152	0.25 125	0.20 142	0.55 55	0.14 98	1.96 129	2.36 128	0.00 1	1.09 213	0.01 123	0.34 168	0.56 80	0.05 124
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Any-RAFT	1.05 155	0.02 22	0.02 140	0.01 47	0.05 64	0.01 92	0.00 1	0.98 186	0.38 161	0.25 122	3.29 208	0.35 142	0.21 148	0.11 157	1.46 108	1.86 194	0.54 164	0.25 160	5.16 173	0.30 138	4.27 193	2.84 149	0.10 156	0.07 125	0.06 149	0.36 169	1.19 102	4.22 191

FADNet	0.45 107	0.07 122	0.11 172	0.01 47	0.13 138	0.00 1	0.85 188	0.01 44	0.05 65	0.01 66	0.00 1	0.04 37	0.08 122	0.20 188	1.89 146	0.45 64	0.19 110	0.23 155	3.36 151	0.70 183	1.43 118	1.43 83	0.03 130	0.05 100	0.09 159	0.36 169	0.03 38	0.35 151

RGC	0.39 98	0.25 185	0.96 211	0.06 151	0.16 150	0.07 148	0.03 131	0.03 84	0.09 93	0.30 127	0.30 148	0.03 21	0.03 88	0.08 137	1.41 102	0.17 11	0.08 78	0.01 39	0.83 73	0.11 83	0.51 65	2.50 132	0.00 1	0.04 87	0.00 1	0.37 171	1.25 106	0.79 159

EGLCR-Stereo	0.62 127	0.04 71	0.00 1	0.02 97	0.10 110	0.07 148	0.01 94	0.18 133	0.26 139	0.02 72	0.23 142	0.24 123	0.15 139	0.01 14	1.16 77	1.37 167	0.29 135	0.32 182	2.08 129	0.10 78	2.29 146	3.42 165	0.03 130	0.06 114	0.00 1	0.43 172	3.97 215	0.00 1

STTRV1_RVC	3.43 206	0.05 93	0.05 159	0.27 188	0.19 161	0.67 199	0.06 140	0.30 151	0.23 128	0.75 158	0.57 158	3.74 199	6.28 217	0.04 95	2.14 162	0.76 132	3.26 225	0.26 164	43.58 261	4.93 245	4.32 198	3.64 169	0.00 1	0.57 192	0.57 196	0.43 172	4.10 218	10.92 226

MSMDNet	1.04 154	0.16 166	0.00 1	0.02 97	0.05 64	0.17 180	0.02 121	1.09 191	0.35 153	0.80 160	0.35 149	0.40 147	1.89 192	0.13 166	1.52 118	2.51 221	0.37 151	0.20 142	6.14 187	0.59 166	4.56 203	4.91 211	0.11 161	0.05 100	0.12 165	0.51 174	0.20 66	0.96 164

anonymity	1.73 183	0.37 189	0.12 173	0.08 162	0.07 83	0.24 184	0.00 1	1.37 202	0.34 151	2.03 214	15.78 261	0.92 172	0.52 181	0.17 178	1.50 114	2.81 229	0.63 175	0.22 150	3.67 155	0.45 157	3.24 173	4.79 207	0.14 172	0.34 180	0.23 185	0.52 175	3.20 193	2.82 182

CBMV	2.15 192	0.14 159	0.25 181	0.23 186	0.32 183	0.31 189	0.13 155	1.16 197	0.36 156	1.53 194	1.90 195	6.56 205	2.00 196	0.56 207	3.06 186	2.44 219	0.99 203	0.35 185	5.54 178	0.66 179	4.46 201	4.14 186	0.11 161	0.73 203	0.05 145	0.54 176	6.18 226	13.33 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT-Test	1.05 155	0.18 170	0.00 1	0.03 119	0.10 110	0.18 181	0.06 140	1.48 207	0.43 166	0.85 162	2.02 197	0.25 125	0.40 175	0.14 172	1.41 102	2.37 215	0.32 142	0.19 137	6.40 190	0.47 158	4.67 205	3.94 179	0.16 178	0.04 87	0.14 170	0.62 177	0.15 58	1.32 172

SFCPSM	2.33 195	0.04 71	0.02 140	0.03 119	0.03 40	0.24 184	0.05 136	0.31 155	0.79 200	1.53 194	5.01 227	6.88 206	10.19 226	0.06 120	2.55 174	2.28 210	0.88 193	0.34 184	16.04 221	2.33 233	3.02 168	2.74 146	0.13 170	0.67 198	0.04 141	0.63 178	3.53 206	2.63 180

ACVNet-4b	12.67 236	21.88 244	2.55 229	39.72 248	15.34 242	36.15 246	28.96 244	0.55 166	0.43 166	0.34 130	0.21 136	26.22 237	6.10 216	56.62 254	1.30 90	0.49 79	5.45 239	0.35 185	18.32 225	0.90 199	6.28 227	5.13 216	54.95 254	2.02 236	0.18 182	0.65 179	1.81 132	9.18 219

cross-raft	1.01 153	0.18 170	0.00 1	0.00 1	0.06 80	0.16 177	0.02 121	1.11 193	0.38 161	0.49 144	0.43 155	0.42 151	0.27 157	0.13 166	1.38 98	2.26 208	0.29 135	0.20 142	6.38 188	0.98 205	4.80 208	4.29 189	0.08 148	0.03 69	0.12 165	0.68 180	0.15 58	1.83 175

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 50	0.04 71	0.00 1	0.01 47	0.09 96	0.00 1	0.09 148	0.00 1	1.20 207	1.00 167	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.01 14	0.78 37	0.20 17	0.01 11	0.02 57	0.43 49	0.03 46	0.14 27	0.33 35	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.70 181	0.04 42	0.03 116
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SPS-STEREO	3.17 204	0.48 197	0.68 200	2.61 219	0.37 187	1.50 214	0.52 178	2.36 222	0.49 174	2.68 228	5.47 228	10.52 211	3.45 206	0.06 120	4.34 207	4.14 243	2.54 219	1.03 222	15.30 219	1.13 210	7.82 244	4.11 185	0.53 205	1.52 226	1.91 218	0.74 182	5.13 225	4.17 190
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GwcNet-ADL	1.06 157	0.06 107	0.42 188	0.04 132	0.17 158	0.00 1	0.01 94	0.18 133	0.13 112	2.10 219	6.56 234	0.84 168	0.14 136	0.03 80	1.64 131	1.95 201	0.52 161	0.24 156	2.87 144	0.98 205	1.98 130	2.02 117	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.81 183	1.14 100	3.88 188

SGM-Forest	1.18 166	0.22 180	0.02 140	1.16 206	0.74 204	0.30 187	0.00 1	0.59 167	0.71 196	1.88 210	0.81 166	1.57 183	1.99 194	0.26 197	2.48 173	1.40 169	0.36 149	0.16 125	2.04 128	0.05 59	2.08 134	2.58 134	0.49 202	0.11 146	0.65 199	0.81 183	4.78 222	3.70 187
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MSKI-zero shot	1.32 176	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.15 176	0.00 1	0.71 171	0.57 184	0.41 137	3.43 210	0.40 147	0.27 157	0.02 49	1.63 130	2.71 225	0.58 170	0.30 176	8.12 199	1.20 213	5.20 213	4.62 205	0.18 182	0.06 114	0.16 175	0.86 185	0.46 74	3.62 186

DeepPrunerF	1.52 180	0.71 205	0.00 1	2.52 218	6.99 232	1.25 209	2.03 208	0.28 149	2.08 216	0.02 72	0.06 107	0.09 79	0.01 35	0.05 106	4.34 207	1.01 149	0.07 72	0.05 85	1.53 109	0.10 78	0.69 79	0.81 61	0.11 161	0.04 87	12.92 246	0.86 185	2.25 151	0.05 124

FBW_ROB	2.66 199	2.21 221	1.66 222	5.05 223	2.80 226	1.34 211	4.16 218	0.60 168	0.05 65	1.69 204	1.84 191	5.13 203	1.17 187	3.82 230	3.03 184	0.40 52	0.61 172	0.08 98	21.49 234	0.52 162	3.36 179	3.20 158	3.31 230	0.70 201	0.07 152	0.92 187	0.55 78	2.03 176

FADNet-RVC-Resample	0.45 107	0.27 186	0.41 186	0.19 183	0.28 179	0.00 1	0.05 136	0.26 146	0.21 123	0.14 101	0.17 126	0.27 131	0.05 104	0.19 186	2.42 171	0.58 97	0.22 118	0.80 214	0.51 54	0.43 154	0.63 77	1.49 87	0.14 172	0.50 187	0.10 162	0.98 188	0.34 73	0.57 155

NaN_ROB	0.80 138	0.46 195	0.35 184	0.20 185	0.83 209	0.13 175	0.22 164	0.15 130	1.81 213	0.16 104	0.73 162	4.44 200	0.06 112	0.19 186	1.51 116	0.48 78	0.31 141	0.25 160	0.62 59	0.31 139	0.71 84	1.01 68	0.19 183	0.37 183	0.14 170	1.02 189	2.36 163	2.71 181

EAI-Stereo	1.28 171	0.38 191	0.65 198	0.59 197	0.25 175	0.72 200	0.54 179	1.46 204	0.76 199	0.08 88	1.89 193	0.48 158	0.33 165	0.04 95	2.10 161	2.44 219	0.28 131	0.52 202	6.62 191	0.54 163	3.35 178	3.93 178	0.15 176	0.51 188	0.60 198	1.15 190	3.43 200	0.81 160

HBP-ISP	1.90 188	0.16 166	1.21 215	0.89 202	0.44 188	0.48 194	0.00 1	2.17 220	0.67 191	2.05 215	3.80 215	0.27 131	0.31 163	1.72 220	7.50 255	6.66 254	0.46 156	0.48 198	1.67 116	1.14 211	4.29 194	6.15 231	0.01 94	0.41 186	0.76 202	1.16 191	5.02 224	1.34 173

edge stereo	4.03 210	0.75 206	5.72 239	1.33 208	0.51 191	2.09 217	1.64 204	3.79 237	2.55 220	2.85 235	7.79 246	22.66 233	5.90 215	0.39 204	2.71 181	3.76 240	0.78 190	0.59 207	13.55 216	1.68 224	3.25 174	6.53 242	0.38 199	1.02 210	1.25 209	1.20 192	4.15 219	10.08 222

PA-Net	0.32 85	0.07 122	0.06 162	0.02 97	0.32 183	0.00 1	0.02 121	0.00 1	0.19 120	0.08 88	0.08 114	0.01 2	0.01 35	0.10 153	1.78 141	0.38 48	0.01 11	0.02 57	0.08 18	0.05 59	0.16 31	2.33 127	0.50 204	0.02 43	0.00 1	1.25 193	0.01 19	1.17 168
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
S-Stereo	2.85 201	0.07 122	0.83 206	0.42 195	0.26 177	0.08 153	1.90 207	1.95 214	1.12 205	3.18 241	11.54 255	13.91 218	0.68 184	0.15 174	5.47 237	4.39 245	0.74 185	1.19 229	5.68 179	2.44 234	3.02 168	6.52 241	0.31 195	1.68 229	0.00 1	1.27 194	1.90 135	6.22 199

XQC	1.11 159	0.20 176	0.34 183	0.12 174	0.22 170	0.00 1	0.94 196	0.23 140	0.14 115	1.59 198	2.51 201	0.26 130	2.73 203	0.20 188	5.06 224	1.34 165	0.54 164	0.15 117	3.81 156	0.33 142	1.83 125	4.34 191	0.03 130	0.23 171	0.08 154	1.30 195	1.39 114	0.18 133

FC-DCNN	1.41 177	0.60 201	3.49 233	2.04 213	1.35 213	2.19 219	0.93 194	1.46 204	0.90 201	1.42 187	0.78 165	1.55 182	0.55 182	0.02 49	2.23 166	0.87 139	0.61 172	0.20 142	1.89 124	0.17 111	2.32 148	1.84 111	0.00 1	0.63 195	1.51 213	1.38 196	2.87 178	4.35 192

otaku	10.18 231	18.56 238	1.37 218	39.15 247	11.37 238	33.18 244	24.07 238	0.18 133	0.46 170	0.00 1	0.65 161	13.73 217	3.66 207	23.21 241	1.97 156	0.51 84	2.60 220	0.11 106	22.61 235	0.51 160	5.90 219	5.08 214	52.25 248	0.91 206	0.14 170	1.39 197	2.91 183	8.43 215

MADNet+	4.41 214	1.05 214	0.80 205	1.02 205	1.71 217	0.11 168	5.99 226	4.10 238	0.97 203	2.05 215	1.32 180	6.38 204	7.48 221	1.42 219	8.01 257	4.40 246	9.16 250	0.48 198	9.27 208	3.65 244	8.25 248	6.45 239	0.17 180	5.70 255	4.53 230	1.51 198	3.80 211	19.26 246

FAT-Stereo	2.70 200	0.14 159	2.13 227	0.10 170	0.24 172	0.01 92	0.42 174	3.13 227	0.70 193	3.10 240	9.71 250	11.10 213	1.99 194	0.09 145	3.84 200	3.34 236	1.04 205	1.21 231	4.13 160	1.57 222	5.03 210	6.08 230	0.16 178	1.81 231	0.02 134	1.54 199	2.22 149	8.08 212

iRaft-Stereo_20w	1.82 186	0.49 199	1.28 216	2.04 213	0.34 186	0.65 197	0.35 172	0.90 183	0.65 190	3.27 243	6.20 231	0.67 164	0.66 183	0.08 137	1.75 135	2.80 228	0.64 178	0.41 193	4.36 164	0.88 195	3.72 187	4.53 199	0.27 192	0.37 183	0.57 196	1.70 200	2.89 180	6.53 201

SGM+DAISY	4.77 220	2.08 220	2.00 226	3.87 222	2.49 225	4.53 224	3.90 216	2.82 226	2.83 222	3.30 244	7.23 241	13.10 216	10.10 225	0.80 214	4.39 210	3.25 233	1.80 211	1.19 229	20.00 230	2.22 232	6.37 228	5.17 218	0.29 194	2.57 242	3.69 225	1.86 201	8.70 238	8.28 214

pmcnn	3.75 209	0.64 204	0.63 196	1.91 209	2.10 222	1.17 206	2.45 212	2.12 219	1.25 208	2.77 232	5.81 230	8.87 208	11.99 230	0.67 210	3.87 201	4.10 242	2.67 222	1.79 237	11.24 212	2.59 235	6.89 237	3.39 164	1.54 224	1.24 218	0.44 193	1.99 202	7.13 229	10.10 223

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 203	1.18 216	0.43 190	2.19 216	0.94 211	0.84 201	6.54 229	0.85 180	5.90 235	2.43 223	0.94 171	1.91 186	1.34 188	4.13 232	4.25 205	2.60 222	1.01 204	0.98 221	18.67 226	1.72 226	3.64 186	6.69 244	1.93 228	0.70 201	2.03 219	2.01 203	1.46 116	8.01 211

DispFullNet	13.36 241	21.47 242	14.83 259	24.94 237	20.66 246	20.68 234	34.81 250	7.42 248	4.15 229	10.45 260	8.81 248	20.19 228	15.24 234	33.49 244	5.00 222	9.11 260	17.28 261	4.82 252	32.10 247	10.08 255	7.81 243	6.19 234	3.66 231	1.53 227	2.92 222	2.03 204	6.86 227	14.17 235

SQANet	7.67 228	13.28 236	1.20 214	27.19 239	6.84 231	23.61 237	19.52 236	0.51 164	0.55 182	0.08 88	0.60 160	11.40 214	2.42 200	14.73 235	1.81 142	0.45 64	2.27 215	0.09 100	20.04 231	0.35 144	5.24 215	4.72 206	38.52 245	0.37 183	0.16 175	2.08 205	2.21 147	6.76 202

LRCNet_RVC	54.46 267	70.77 267	39.91 266	91.55 267	92.17 269	87.51 268	81.57 267	46.66 268	30.39 264	97.40 268	68.75 268	87.64 270	58.12 265	95.96 270	27.25 263	9.21 261	61.45 267	44.83 266	92.80 268	58.57 267	22.95 265	14.73 263	92.70 271	48.92 266	6.30 234	2.22 206	24.38 259	15.60 240

Ntro	10.81 233	19.66 240	2.61 230	42.45 251	13.71 241	32.82 243	28.40 243	0.08 109	0.43 166	0.23 119	0.23 142	14.35 219	2.95 204	26.28 242	2.20 164	0.43 58	3.46 227	0.15 117	23.14 236	0.64 178	6.27 226	5.06 213	53.29 249	1.41 223	0.06 149	2.30 207	2.12 144	7.23 206

CSAN	1.21 168	0.45 194	0.28 182	0.40 193	0.80 206	0.02 123	0.32 171	0.20 136	2.31 219	1.51 192	1.33 181	4.78 201	2.71 202	0.28 198	1.61 128	0.43 58	0.52 161	0.26 164	2.35 133	0.73 185	1.45 120	1.56 91	0.13 170	0.33 178	0.28 188	2.54 208	1.87 133	3.31 185

SGM_RVC	4.30 213	2.32 222	0.75 203	3.54 221	1.59 216	3.25 222	1.82 205	3.65 233	2.25 218	2.74 231	4.77 224	12.38 215	7.46 220	0.33 202	1.94 152	1.02 150	2.05 212	0.71 211	15.39 220	1.24 215	3.51 180	1.92 114	1.00 218	1.06 212	4.85 233	2.62 209	17.04 248	14.85 237
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C01	4.71 218	1.30 218	1.38 219	1.93 210	0.93 210	0.52 195	6.17 227	3.59 232	7.24 238	2.71 230	4.09 217	10.44 210	7.26 219	0.83 216	6.33 247	7.50 256	5.37 238	6.03 255	13.07 215	2.75 238	8.51 251	6.74 247	1.51 223	1.23 217	4.50 229	2.64 210	3.89 214	8.83 216

DGSMNet	4.99 222	0.98 213	0.94 210	0.80 200	0.13 138	1.33 210	0.35 172	2.57 223	1.13 206	5.37 255	19.87 264	2.86 192	4.74 211	2.55 226	6.33 247	7.98 259	8.56 249	4.27 251	20.87 233	3.57 243	11.43 259	12.14 260	1.90 226	2.67 243	0.78 203	2.70 211	3.06 187	4.73 194

RainbowNet	12.80 237	21.87 243	3.60 234	44.60 254	19.57 245	37.71 247	29.87 245	1.11 193	1.01 204	0.62 153	0.00 1	20.56 229	6.81 218	48.71 249	1.91 147	0.97 148	3.36 226	0.26 164	14.60 218	3.20 240	6.83 236	5.60 223	54.43 253	1.29 219	0.49 195	2.74 212	3.58 209	10.27 225

ADCRef	1.22 169	0.41 193	0.41 186	0.12 174	0.80 206	0.30 187	0.73 184	0.43 160	2.19 217	0.71 157	0.02 93	0.29 136	0.05 104	0.24 194	4.42 211	0.92 144	0.17 107	0.26 164	3.14 149	0.74 186	0.84 95	1.95 115	1.10 220	0.27 175	1.11 208	2.75 213	1.25 106	7.34 207

CBMV_ROB	3.27 205	0.40 192	0.58 194	1.97 212	0.67 199	0.93 203	0.87 189	2.81 225	0.71 196	2.07 217	4.31 221	16.43 223	10.64 227	0.08 137	4.28 206	2.32 214	1.23 207	0.30 176	8.97 204	1.55 221	4.44 200	2.80 148	0.32 196	0.33 178	2.38 220	2.80 214	6.89 228	7.08 204

MFN_U_SF_RVC	3.55 207	0.95 212	0.87 207	1.23 207	0.82 208	1.85 215	5.19 221	1.64 208	0.92 202	2.99 238	8.05 247	5.01 202	1.65 190	5.09 233	5.85 243	1.74 189	0.93 200	0.84 217	25.33 240	2.03 231	5.23 214	5.77 225	0.49 202	1.53 227	0.79 204	2.86 215	2.25 151	4.02 189

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 221	0.78 208	0.46 191	0.93 203	0.73 203	0.98 204	2.04 209	1.19 198	1.73 211	2.69 229	7.76 245	55.72 263	5.25 212	2.73 228	2.62 178	2.26 208	2.44 217	2.93 247	11.88 214	0.62 171	6.08 220	6.50 240	0.21 186	1.31 220	0.82 205	2.91 216	3.41 198	6.94 203

ACVNet_1	14.27 243	26.63 253	6.54 240	50.84 260	28.80 253	47.43 257	35.05 251	0.04 90	0.64 188	0.27 124	0.00 1	16.97 224	5.25 212	59.59 256	1.93 150	0.51 84	5.65 240	0.55 206	20.43 232	0.23 128	6.12 222	4.43 195	55.02 255	1.86 232	0.08 154	3.15 217	1.89 134	5.38 197

PVD	2.51 198	0.07 122	1.68 223	0.05 137	0.27 178	0.46 193	1.11 199	4.43 239	5.47 234	1.79 207	3.66 213	1.45 179	3.99 208	0.22 193	5.37 233	2.24 207	1.42 210	1.15 228	7.47 197	1.69 225	3.63 183	4.94 212	0.07 146	0.52 189	1.87 217	3.33 218	3.24 194	6.24 200

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 194	0.36 188	0.12 173	0.96 204	0.71 201	1.19 207	5.29 223	1.30 200	1.26 209	0.59 151	0.54 156	3.31 198	1.15 186	2.62 227	3.30 193	0.75 131	0.18 109	0.24 156	8.44 202	0.62 171	4.12 190	5.95 227	0.65 206	0.13 153	1.68 215	3.51 219	2.81 174	7.45 208

TRStereo	1.31 175	0.14 159	0.75 203	0.01 47	0.03 40	2.10 218	0.01 94	1.46 204	0.21 123	2.49 225	0.74 164	1.69 184	0.30 161	0.03 80	1.93 150	2.38 217	0.21 116	0.22 150	4.90 168	0.89 196	2.76 160	3.99 180	0.08 148	0.06 114	0.36 192	3.52 220	3.99 216	0.02 101

G-Net	4.67 217	0.76 207	0.70 201	0.11 172	0.67 199	0.16 177	0.15 160	3.65 233	5.27 232	2.31 222	7.34 242	34.50 244	4.01 209	0.10 153	3.20 192	4.40 246	0.89 194	1.61 234	9.78 209	7.32 252	4.83 209	4.09 184	0.28 193	2.01 235	0.71 201	3.72 221	8.36 237	15.27 238

ADCL	1.85 187	0.87 209	0.64 197	0.38 191	0.54 193	0.39 192	1.32 201	0.30 151	8.11 241	1.67 203	1.02 174	0.28 135	0.12 131	0.20 188	4.43 212	0.64 115	0.48 158	0.83 215	2.23 131	0.61 168	2.30 147	1.55 90	0.33 197	0.52 189	4.40 228	4.14 222	2.83 176	8.85 217

ADCMid	2.48 197	1.29 217	1.74 224	0.41 194	1.86 218	1.44 213	2.93 215	0.73 174	3.87 228	0.91 166	3.99 216	1.39 178	1.50 189	0.32 201	5.22 228	1.86 194	0.77 189	0.83 215	8.13 200	0.99 207	3.15 171	4.52 197	1.77 225	0.35 181	1.28 210	4.21 223	2.21 147	9.43 221

SANet	4.18 212	1.17 215	0.72 202	0.82 201	1.48 215	1.40 212	0.67 183	3.67 235	4.18 230	1.03 170	1.60 186	41.37 251	14.10 233	0.62 208	3.58 198	0.66 121	2.66 221	0.37 191	3.32 150	0.57 165	2.86 165	2.85 150	0.04 138	2.20 237	0.89 206	4.37 224	4.63 221	11.13 227

ACVNet_2	14.77 244	26.65 254	7.05 242	49.88 259	26.05 249	44.46 256	33.12 249	0.27 147	0.44 169	0.53 149	0.99 173	22.49 232	8.81 224	46.65 248	1.91 147	0.56 93	9.29 251	0.10 103	32.68 250	0.42 153	6.14 223	4.82 210	53.84 250	1.72 230	4.01 227	4.42 225	3.80 211	7.61 209

PSMNet_ROB	11.94 235	22.84 245	4.65 237	29.92 240	5.57 229	34.03 245	28.07 241	1.41 203	1.78 212	2.84 234	5.73 229	19.09 226	26.30 248	22.34 240	3.06 186	0.64 115	4.50 233	0.53 203	23.75 238	2.62 236	6.39 230	4.52 197	49.18 246	1.48 225	4.82 231	4.57 226	4.07 217	7.77 210

DPSNet	6.94 225	0.47 196	0.20 178	0.29 190	1.97 219	1.07 205	0.89 191	0.86 181	2.98 223	1.22 177	2.17 199	52.57 262	13.71 232	3.88 231	7.49 254	5.80 250	2.69 223	2.05 243	50.32 263	3.36 241	8.50 250	7.72 252	4.13 234	2.45 240	1.60 214	4.65 227	2.26 153	2.20 178

ADCPNet	2.98 202	0.18 170	1.56 221	0.38 191	2.05 220	0.31 189	3.98 217	1.10 192	2.73 221	2.26 221	4.94 226	0.97 174	8.31 223	0.73 212	5.33 232	2.28 210	0.91 197	0.29 173	9.19 206	1.73 227	3.19 172	4.38 192	1.90 226	0.32 177	3.45 224	4.80 228	3.15 190	10.16 224

IMH-64-1	17.49 247	23.91 246	7.20 244	42.28 249	28.60 251	40.17 248	38.12 254	3.27 229	8.82 243	0.09 94	0.89 168	30.12 240	23.49 241	73.52 257	5.49 238	1.63 181	6.07 241	1.82 239	28.60 242	0.85 192	6.96 239	6.15 231	55.91 258	1.37 221	10.81 239	5.12 229	7.25 230	13.60 232

IMH-64	17.49 247	23.91 246	7.20 244	42.28 249	28.60 251	40.17 248	38.12 254	3.27 229	8.82 243	0.09 94	0.89 168	30.12 240	23.49 241	73.52 257	5.49 238	1.63 181	6.07 241	1.82 239	28.60 242	0.85 192	6.96 239	6.15 231	55.91 258	1.37 221	10.81 239	5.12 229	7.25 230	13.60 232

MeshStereo	7.09 227	2.48 224	1.32 217	9.08 225	3.09 228	5.28 225	0.93 194	5.74 240	3.68 225	3.07 239	6.68 237	28.93 239	20.66 237	0.34 203	7.55 256	4.93 248	2.05 212	0.97 220	13.64 217	0.91 201	10.55 258	6.72 246	0.35 198	1.13 214	9.81 237	5.60 231	18.44 254	17.47 243
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
notaker	24.99 259	32.93 261	15.02 260	55.34 263	38.46 263	56.36 263	56.70 263	10.17 253	22.95 260	6.84 257	2.28 200	45.40 258	43.26 261	91.12 267	5.38 234	2.72 226	13.56 257	6.42 256	42.98 260	10.39 256	8.07 246	7.68 251	61.15 267	5.81 256	2.84 221	5.91 232	8.26 236	16.81 241

LVE	16.68 246	24.42 248	4.98 238	46.68 255	29.72 254	40.87 251	36.48 253	0.77 177	1.98 215	2.93 236	0.02 93	19.43 227	24.59 244	57.65 255	2.41 170	1.15 155	4.72 236	0.73 213	28.80 246	0.85 192	7.91 245	6.42 238	55.56 257	3.47 248	19.47 254	5.95 233	11.06 240	11.26 228

AnyNet_C32	2.47 196	0.51 200	0.22 179	0.25 187	0.66 197	0.32 191	2.46 213	0.14 129	8.01 240	1.49 190	4.12 218	0.91 171	0.31 163	0.24 194	4.81 219	1.86 194	0.95 201	1.11 227	4.05 157	0.96 204	4.29 194	4.38 192	0.17 180	0.67 198	3.18 223	5.95 233	3.10 188	11.59 229

LSM0	13.03 239	0.48 197	1.94 225	3.08 220	2.05 220	2.43 220	4.86 220	6.43 243	6.36 236	3.45 245	7.75 244	14.97 220	19.62 236	0.15 174	68.79 267	82.55 269	3.67 228	1.66 236	40.88 259	6.19 248	12.32 260	13.19 261	0.24 187	2.44 239	4.84 232	6.87 235	12.68 243	21.90 250

IMH	18.53 251	24.49 249	7.11 243	42.48 252	29.80 255	40.97 252	39.23 256	3.43 231	9.05 245	0.16 104	0.26 145	31.99 242	32.37 250	76.84 260	3.57 197	1.35 166	6.58 243	1.86 241	28.67 245	1.02 208	6.73 232	5.64 224	55.92 260	1.44 224	10.40 238	7.04 236	8.16 235	23.66 251

WAO-7	6.90 224	3.58 225	7.49 247	10.80 226	2.31 223	3.16 221	4.23 219	6.24 241	12.31 251	5.63 256	11.90 256	21.88 230	23.00 240	0.68 211	5.38 234	1.10 153	3.74 229	1.94 242	17.44 223	1.44 218	4.18 191	5.88 226	0.08 148	2.38 238	3.84 226	7.05 237	4.81 223	13.72 234

STStereo	10.25 232	8.38 232	9.78 253	18.33 233	10.17 235	14.59 232	9.26 231	12.75 257	8.27 242	3.70 249	13.40 258	36.44 246	25.95 247	0.17 178	6.07 244	1.96 202	1.32 208	0.63 210	25.78 241	1.22 214	2.97 167	3.26 160	1.02 219	3.80 249	12.57 244	8.01 238	17.34 250	19.56 247

Dean	17.85 250	30.68 258	3.06 232	55.31 262	32.28 257	48.38 258	36.37 252	3.18 228	4.54 231	1.38 181	0.03 99	24.22 234	32.97 253	55.50 253	2.58 177	0.88 140	6.83 244	0.30 176	24.94 239	1.19 212	6.50 231	5.31 220	55.11 256	2.49 241	17.34 252	8.54 239	12.66 242	9.39 220

MDST_ROB	5.34 223	6.28 228	0.58 194	13.30 229	2.82 227	7.90 226	0.58 180	2.11 218	0.67 191	1.76 206	2.06 198	2.86 192	20.75 238	0.03 80	5.04 223	0.58 97	0.47 157	0.16 125	6.00 186	0.20 121	4.05 189	3.85 176	0.76 211	0.36 182	15.04 249	8.71 240	25.23 260	12.09 230

ADCP+	1.66 181	0.60 201	0.65 198	0.04 132	0.66 197	0.52 195	1.03 197	0.10 118	3.74 226	1.45 189	1.41 182	2.81 191	0.02 70	0.29 200	4.24 204	0.58 97	0.11 89	0.11 106	2.88 145	0.63 175	1.26 111	2.25 123	0.04 138	0.05 100	1.32 211	9.00 241	2.02 141	7.08 204

WAO-6	12.97 238	12.92 235	2.64 231	22.85 236	13.01 240	31.05 242	25.33 240	3.69 236	9.31 246	0.52 147	3.07 206	25.35 235	35.29 256	45.64 246	5.70 242	1.43 171	8.23 246	0.60 208	19.56 229	1.47 219	6.98 241	6.65 243	17.42 241	3.07 246	12.29 242	9.52 242	9.39 239	17.14 242

SGM-ForestM	6.94 225	9.28 234	2.49 228	8.39 224	2.42 224	9.17 227	6.40 228	7.03 247	3.64 224	1.99 213	3.65 212	26.06 236	18.08 235	0.45 206	2.01 158	0.67 123	2.33 216	0.32 182	16.74 222	0.84 191	3.33 176	1.38 77	0.88 216	0.64 196	13.53 247	9.69 243	21.22 256	14.61 236

ADCS	3.60 208	0.93 211	0.90 209	0.15 177	1.37 214	0.66 198	2.83 214	1.15 195	7.86 239	1.62 199	2.53 202	2.92 196	7.77 222	1.02 217	6.37 250	5.58 249	2.53 218	1.81 238	9.20 207	1.54 220	6.10 221	6.70 245	0.79 213	0.95 208	1.82 216	10.25 244	2.64 168	9.14 218

ELAS_RVC	9.26 229	5.08 227	4.33 236	10.85 227	5.66 230	17.39 233	5.27 222	6.37 242	3.83 227	4.16 251	10.46 254	38.81 249	25.22 246	1.72 220	5.58 241	1.74 189	4.27 231	2.84 246	10.78 211	2.72 237	6.80 233	7.82 253	1.41 222	4.21 252	15.79 251	10.60 245	18.32 253	17.99 244
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-8	19.62 253	25.29 250	9.38 251	38.63 244	24.33 247	42.42 253	31.16 247	8.67 250	18.70 254	3.62 246	7.02 239	43.16 254	32.71 251	54.90 251	3.38 195	1.54 178	8.45 247	1.04 223	32.58 248	12.68 260	6.82 234	6.37 235	25.97 242	1.98 233	29.31 264	11.20 246	14.88 245	33.63 259

Venus	19.63 254	25.29 250	9.38 251	38.63 244	24.33 247	42.42 253	31.16 247	8.67 250	18.70 254	3.62 246	7.02 239	43.16 254	32.71 251	54.95 252	3.38 195	1.54 178	8.45 247	1.04 223	32.58 248	12.68 260	6.82 234	6.37 235	25.97 242	1.98 233	29.31 264	11.20 246	14.88 245	33.63 259

PWCK	14.24 242	20.44 241	6.93 241	32.16 242	10.87 236	21.04 235	17.05 235	9.58 252	10.48 248	12.07 261	15.06 260	40.76 250	23.97 243	3.30 229	4.94 221	2.14 206	7.86 245	1.63 235	61.12 266	7.20 251	9.39 254	6.41 237	14.49 240	2.67 243	8.21 235	11.32 248	7.81 232	15.45 239

KSHMR	23.83 256	31.62 259	14.01 258	55.60 264	40.18 264	53.28 262	55.84 262	13.62 259	9.32 247	7.81 258	7.68 243	28.72 238	25.02 245	84.79 262	6.40 251	3.08 230	12.08 253	4.84 253	36.89 255	5.30 246	8.60 252	7.86 255	57.85 263	4.11 251	15.16 250	11.60 249	14.42 244	27.69 255

BEATNet-Init1	17.57 249	19.15 239	7.36 246	32.29 243	12.37 239	28.66 240	15.03 233	11.34 255	11.51 249	4.44 252	10.38 253	36.68 247	41.56 259	2.04 223	9.48 259	7.61 257	4.58 234	3.72 250	46.12 262	16.50 262	9.66 255	9.43 257	3.73 232	5.56 254	24.83 261	12.37 250	50.26 268	37.71 262

TorneroNet	24.03 257	28.19 257	10.69 255	49.51 257	34.21 260	51.74 261	50.69 259	8.48 249	26.48 261	1.40 184	6.56 234	44.67 256	43.84 262	86.48 265	3.92 202	1.37 167	12.72 254	2.99 248	39.87 256	6.79 250	8.20 247	6.79 248	56.84 262	2.97 245	13.85 248	12.70 251	11.54 241	25.42 252

ELAS	9.53 230	6.63 229	3.99 235	13.09 228	7.62 233	13.81 231	5.42 224	6.99 246	6.82 237	3.78 250	10.20 252	38.09 248	22.57 239	1.86 222	6.35 249	1.70 184	4.43 232	2.64 244	11.47 213	1.62 223	6.89 237	7.84 254	1.28 221	3.81 250	17.61 253	13.16 252	17.54 251	20.21 248
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	24.06 258	27.81 255	9.31 250	49.03 256	32.72 258	49.66 260	50.37 258	6.81 245	29.35 263	1.51 192	1.50 185	47.37 259	48.28 263	85.46 264	5.28 231	1.51 175	13.20 255	3.01 249	40.54 258	6.25 249	8.29 249	7.11 249	56.69 261	3.40 247	12.42 243	13.70 253	8.11 234	30.87 257

SPstereo	11.64 234	2.43 223	9.22 249	1.96 211	1.05 212	3.34 223	1.82 205	10.28 254	5.36 233	3.63 248	16.41 262	22.30 231	38.83 257	2.52 225	8.86 258	15.37 263	11.90 252	12.84 260	23.42 237	12.51 259	18.90 262	14.90 264	4.08 233	6.45 258	9.72 236	14.01 254	20.19 255	21.81 249

ktn	25.08 260	26.20 252	10.23 254	42.84 253	31.90 256	44.34 255	52.33 260	6.49 244	31.79 265	14.13 262	3.70 214	42.64 253	42.28 260	75.37 259	11.31 260	6.62 253	14.82 258	9.79 258	36.83 254	9.07 254	9.10 253	7.61 250	58.54 264	8.47 259	12.19 241	16.13 255	24.10 258	28.22 256

RTS	1.75 184	0.07 122	0.05 159	0.06 151	0.24 172	0.05 141	2.34 210	0.05 94	0.23 128	1.40 184	0.22 138	0.57 161	0.12 131	0.11 157	5.06 224	1.49 172	0.92 198	0.07 93	6.70 192	0.63 175	2.57 156	3.63 167	0.00 1	0.25 173	0.31 190	17.50 256	1.48 118	1.26 170

RTSA	1.75 184	0.07 122	0.05 159	0.06 151	0.24 172	0.05 141	2.34 210	0.05 94	0.23 128	1.40 184	0.22 138	0.57 161	0.12 131	0.11 157	5.06 224	1.49 172	0.92 198	0.07 93	6.70 192	0.63 175	2.57 156	3.63 167	0.00 1	0.25 173	0.31 190	17.50 256	1.48 118	1.26 170

SAMSARA	4.60 215	0.22 180	0.54 192	0.16 179	0.30 182	0.27 186	1.45 203	1.79 213	0.58 185	1.29 180	2.55 203	1.03 175	10.68 228	0.66 209	5.56 240	1.76 191	0.73 184	0.54 205	7.08 194	0.89 196	4.31 196	5.49 222	0.02 117	0.66 197	20.30 255	18.97 258	17.76 252	18.53 245

JetBlue	15.47 245	15.83 237	11.44 256	22.01 235	17.05 244	27.41 239	16.87 234	12.74 256	15.86 253	2.53 226	3.31 209	67.15 266	4.28 210	15.41 236	7.44 253	7.70 258	13.42 256	10.65 259	18.92 227	7.32 252	13.48 261	10.71 259	9.89 238	6.29 257	12.60 245	19.46 259	21.68 257	26.23 253

MANE	13.07 240	7.36 230	11.49 257	14.22 230	9.29 234	11.70 229	8.94 230	13.50 258	12.28 250	2.82 233	6.34 232	32.11 243	28.69 249	2.24 224	6.16 246	5.90 251	4.12 230	20.76 264	17.59 224	1.99 230	6.38 229	4.38 192	0.85 214	4.58 253	23.20 258	20.22 260	39.65 265	36.16 261

UNDER WATER	29.22 262	34.07 263	15.79 261	61.06 265	48.92 268	60.55 265	67.17 265	25.97 262	20.28 257	4.66 253	6.67 236	47.92 260	34.52 254	85.26 263	6.09 245	3.30 234	17.14 260	5.72 254	35.04 253	11.97 258	9.66 255	8.71 256	58.59 265	12.20 261	26.03 262	22.98 261	16.86 247	41.83 265

UNDER WATER-64	29.55 263	34.06 262	16.97 262	62.49 266	48.81 267	62.21 266	67.65 266	27.75 264	20.05 256	8.84 259	9.51 249	48.23 261	35.17 255	83.34 261	6.92 252	4.38 244	16.86 259	6.53 257	34.28 251	11.19 257	9.69 257	9.48 258	59.94 266	9.75 260	22.62 256	24.30 262	17.16 249	39.54 264

HanzoNet	37.35 264	39.96 264	24.65 263	54.61 261	43.74 266	58.38 264	63.81 264	26.85 263	42.31 266	15.90 264	18.03 263	68.31 267	58.44 266	89.37 266	12.91 261	15.06 262	25.60 264	18.17 262	56.45 265	29.02 264	19.21 263	14.61 262	70.48 269	17.65 262	29.19 263	27.11 263	29.31 263	39.40 263

DPSimNet_ROB	28.35 261	27.89 256	32.43 264	31.24 241	27.36 250	30.93 241	25.25 239	17.05 260	22.20 259	30.89 265	26.52 265	42.32 252	40.22 258	51.91 250	27.50 264	22.48 264	22.69 263	14.88 261	40.12 257	35.73 265	22.76 264	21.96 265	26.47 244	19.83 263	23.16 257	28.12 264	26.90 261	26.68 254

LE_ROB	18.84 252	4.56 226	7.69 248	26.18 238	32.73 259	22.59 236	28.28 242	19.07 261	15.68 252	4.69 254	13.55 259	45.05 257	49.00 264	1.33 218	4.74 218	1.71 185	1.40 209	0.53 203	28.64 244	5.81 247	5.55 217	3.29 162	6.71 236	23.78 265	30.08 266	31.85 265	46.70 267	47.61 267

JetRed	38.88 265	45.85 265	43.93 267	38.66 246	38.26 262	49.60 259	54.21 261	37.93 266	28.12 262	14.79 263	10.03 251	62.74 264	5.65 214	46.25 247	34.16 265	37.11 266	44.95 265	61.08 268	34.78 252	20.44 263	57.40 267	51.01 267	49.75 247	22.86 264	30.80 267	46.77 266	39.14 264	43.50 266

MADNet++	42.01 266	32.47 260	37.64 265	21.86 234	40.47 265	25.73 238	30.87 246	37.69 265	51.70 267	44.04 267	63.49 267	66.12 265	65.51 267	19.07 237	14.02 262	23.43 265	50.54 266	31.94 265	53.94 264	54.26 266	75.96 268	73.11 268	9.99 239	58.95 267	24.11 260	52.98 267	42.13 266	32.16 258

AVERAGE_ROB	97.87 275	100.00 274	99.48 272	100.00 273	100.00 271	100.00 279	100.00 276	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 278	100.00 274	100.00 276	99.53 272	99.67 272	99.99 274	99.97 272	100.00 275	100.00 274	96.18 273	98.83 273	100.00 275	100.00 274	86.70 270	87.40 268	88.36 270	86.25 268

MEDIAN_ROB	95.86 270	98.19 271	97.03 270	100.00 273	99.94 270	99.99 276	100.00 276	98.77 271	96.83 270	99.97 271	99.86 272	96.27 273	93.30 269	99.96 274	98.75 270	96.77 270	97.64 272	97.60 270	99.54 271	96.90 270	89.03 271	92.34 272	100.00 275	94.80 270	79.49 269	88.48 269	83.33 269	93.50 269

PML	91.55 269	100.00 274	70.97 269	100.00 273	100.00 271	99.99 276	98.63 270	100.00 273	96.55 269	100.00 272	88.93 269	99.88 274	99.98 273	96.96 271	86.25 268	78.72 268	88.35 269	58.29 267	100.00 275	90.03 269	83.50 270	75.97 269	88.27 270	86.28 269	92.48 271	92.28 270	100.00 273	99.42 271

HaxPig	97.65 274	100.00 274	98.14 271	100.00 273	100.00 271	99.99 276	99.99 275	99.98 272	99.94 271	100.00 272	99.97 273	99.99 277	99.94 272	99.99 275	99.17 271	98.75 271	99.96 273	98.27 271	99.99 272	99.99 273	93.43 272	86.94 271	99.99 274	99.97 273	77.32 268	98.91 271	88.64 271	97.25 270

ASD4	66.87 268	54.81 266	60.27 268	49.77 258	37.71 261	66.85 267	47.51 257	45.00 267	70.57 268	41.67 266	55.70 266	35.48 245	91.86 268	44.11 245	61.10 266	71.92 267	72.25 268	76.86 269	62.13 267	79.91 268	77.82 269	80.25 270	63.31 268	61.04 268	98.41 272	99.71 272	99.61 272	99.77 272

MyStereo03	99.93 278	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	99.06 273	99.14 272	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	99.91 275	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 276	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

MyStereo02	96.23 271	100.00 274	100.00 275	100.00 273	0.00 1	99.06 273	99.14 272	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	99.91 275	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 276	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

CasAABBNet	99.94 279	100.00 274	100.00 275	100.00 273	100.00 271	99.26 275	99.18 274	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 278	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 276	100.00 276	100.00 275	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSMNet_ROB	98.09 277	97.61 270	100.00 275	97.53 269	100.00 271	96.88 271	100.00 276	95.37 269	100.00 272	98.24 270	98.79 271	82.72 269	98.14 271	99.87 273	99.87 273	99.99 273	90.64 271	99.99 274	94.19 270	99.98 271	99.25 274	99.45 274	99.85 272	99.95 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DGTPSM_ROB	98.07 276	97.55 269	100.00 275	97.51 268	100.00 271	96.88 271	100.00 276	95.37 269	100.00 272	98.23 269	98.78 270	82.66 268	98.09 270	99.84 272	99.87 273	100.00 274	90.54 270	99.98 273	94.00 269	99.98 271	99.25 274	99.45 274	99.85 272	99.95 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM_ROB	97.19 272	99.15 272	99.69 273	98.88 270	100.00 271	91.14 269	91.00 268	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	95.08 271	100.00 274	94.84 268	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	99.99 272	100.00 274	100.00 276	100.00 276	54.28 251	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM	97.19 272	99.15 272	99.69 273	98.88 270	100.00 271	91.14 269	91.00 268	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	95.08 271	100.00 274	94.84 268	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	99.99 272	100.00 274	100.00 276	100.00 276	54.28 251	100.00 274	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

FADE																7.42 255					25.12 266	26.10 266					28.34 262

Low-res two-view benchmark